目标爬取京东商城上iPhone X用户评论数据;

使用jieba对评论数据进行分词处理;

使用wordcloud绘制词云图。

目前京东商城只会展示商品的前100页评论,所以我们能爬取到的评论只有1000条。

不过如果区分下好/差/中评分别爬取的话,理论上应该能保存3000条评论。

爬虫部分打开京东iphone X商品页面,进入控制台找到我们想要的用户评论,评论的接口地址也就找到了。

image.png

然后我们会发现这个接口地址是可以直接访问的,并不需要post参数,直接get就行,后面发现,连header都不需要设置,这样问题就很简单了。

image.png

分析接口地址我们可以看到有几个参数:

productid:商品编号

score:好差评(0表示全部评论)

sortType:推荐排序/时间排序

page:页码

pagesize:每页显示评论数

还有两个没搞明白,不过不重要了,我们需要的就是写个循环传入page参数就行了。

接口地址返回的数据不是标准的json格式,我们需要手动处理下。

1.去掉前面的‘fetchJSON_comment98vv56725(’;

2.去掉末尾的‘);’;

3.json包加载数据处理就行了。

循环获取每个页面的评论数据,保存到本地。

绘制词云

绘制词云主要用到两个包,一个是jieba,用于文本分词的,一个是wordcloud,用于绘制最后的词云。参数比较多,大家可以直接访问jieba+wordcloud去查看。背景图片

最后效果如下

词云

代码部分# -*- coding:utf-8 -*-import requestsimport jsonimport jiebafrom scipy.misc import imread

from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGeneratorimport matplotlib.pyplot as pltdef jd_spider(page):

url = 'https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_comment98vv56693&productId=5089253&score=0&sortType=5&page=%d&pageSize=10&isShadowSku=0&fold=1'%(page) #用于存储单页评论,每页评论保存一次

comment = ''

#无需设置header,直接访问就行了

response = requests.get(url)

data = unicode(response.content,'GBK').encode('utf-8') '''

接口地址返回的不是标准json数据,需要进行处理

去掉头部的‘fetchJSON_comment98vv56693(’和‘);’两部分

然后再用json包读取数据就可以了

'''

data = data.split('(',1)[1]#根据(进行切片一次处理,取第二部分

data = data[0:len(data)-2]#然后去掉后面的)和;

data_json = json.loads(str(data))['comments'] #循环读取每条评论,通过换行符连接起来

for i in list(range(len(data_json))):

comment = comment+data_json[i]['content'].encode('utf-8')+'\n'

print '****Page %d has been saved****'%(page) return comment#将读取的数据保存到本地txt文件def save_comments(comments):

with open('comments.txt','a') as f:

f.write(comments)'''

由于京东限制了,只展示前100页评论

循环99次就好了,后面返回的都是空页面

'''for page in list(range(99)):

page = page+1

comments = jd_spider(page)

save_comments(comments)print '****jd_spider@Awesome_Tang****''''

绘制词云部分

'''back_color = imread('apple.png') # 解析该图片wc = WordCloud(background_color='white', # 背景颜色

max_words=1000, # 最大词数

mask=back_color, # 以该参数值作图绘制词云,这个参数不为空时,width和height会被忽略

max_font_size=100, # 显示字体的最大值

font_path="/Users/tangwenpan/Downloads/simhei.ttf", # 解决显示口字型乱码问题

random_state=42, # 为每个词返回一个PIL颜色

# width=1000, # 图片的宽

# height=860 #图片的长

)# 打开保存的评论数据text = open('comments.txt').read()def word_cloud(texts):

words_list = []

word_generator = jieba.cut(texts, cut_all=False) # 返回的是一个迭代器

for word in word_generator: if len(word) > 1: #去掉单字

words_list.append(word) return ' '.join(words_list)

text = word_cloud(text)

wc.generate(text)# 基于彩色图像生成相应彩色image_colors = ImageColorGenerator(back_color)# 显示图片plt.imshow(wc)# 关闭坐标轴plt.axis('off')# 绘制词云plt.figure()

plt.imshow(wc.recolor(color_func=image_colors))

plt.axis('off')# 保存图片wc.to_file('comment.png')print 'comment.png has bee saved!'

一直觉得词云是个蛮好玩的东西,想自己也做下玩玩,所以这次也就是想着先做点东西出来,代码部分可能就比较粗糙了,后期有时间再改改。

作者:Awesome_Tang

链接:https://www.jianshu.com/p/9378d550e3cb

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